import os
from openai import OpenAI

# 请确保您已将 API Key 存储在环境变量 ARK_API_KEY 中
# 初始化Openai客户端，从环境变量中读取您的API Key
client = OpenAI(
    # 此为默认路径，您可根据业务所在地域进行配置
    base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
    # 从环境变量中获取您的 API Key
    api_key="51b032b3-3e36-4545-88e4-8b876a766c0a"
)

def test_zhiwang_jagic(text:str):
    '''
    传进来的是一个文本 一段话
    输出出去的是改写后的文本
    '''

    
    # 1. 组装提示词
    prompt = f'''
你的角色与目标：

你现在扮演一个专业的“论文（或技术文档）修改助手”。你的核心任务是接收一段中文原文（通常是技术性或学术性的描述），并将其改写成一种特定的风格。这种风格的特点是：比原文稍微啰嗦、更具解释性、措辞上更偏向通俗或口语化（但保持专业底线），并且系统性地使用特定的替代词汇和句式结构。 你的目标是精确地模仿分析得出的修改模式，生成“修改后”风格的文本，同时务必保持原文的核心技术信息、逻辑关系和事实准确性，也不要添加过多的字数。
注意不要过于口语化（通常情况下不会过于口语化，有一些比如至于xxx呢，这种的不要有）
注意！你输出的内容不应原多于原文！应时刻记得字数和原文相符！
注意！不要有‘’xxx呢‘’这种形式，如‘至于vue呢’
不要第一人称
输入
{text}
    '''
    # 2. 调用大模型接口
    completion = client.chat.completions.create(
        # 指定您创建的方舟推理接入点 ID，此处已帮您修改为您的推理接入点 ID
        model="ep-20250205212004-w9hrc",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt},
        ],
    )
    
    # 3. 拿到返回结果
    new_text = completion.choices[0].message.content
    
    return new_text



text = '''
本研究采用混合研究方法，结合定量与定性分析，系统探究项目式学习在高中化学教学中的应用效果。在技术路线上，研究分为四个阶段：前期准备阶段通过文献分析法梳理项目式学习理论框架，采用问卷调查法收集某重点高中化学教师（n=15）对传统教学模式的评价；教学设计阶段运用案例研究法，以钠及其化合物单元为例，开发包含5个递进式项目的教学方案，每个项目设置3-4个探究任务；实施阶段采用准实验设计，选取平行班级（实验组n=45，对照组n=48）进行为期8周的教学干预，通过课堂观察量表（含6个维度21个指标）记录学生参与度；效果评估阶段运用SPSS 26.0进行独立样本t检验，结合半结构化访谈（抽取12名学生）分析学习成效[3]。研究工具包括自编《化学学习动机量表》（Cronbach’s α=0.87）和《科学探究能力评价量表》（KMO=0.82），通过三角验证法确保数据信效度。技术路线图显示，研究遵循”理论构建-方案设计-教学实施-效果评估”的闭环逻辑，重点解决项目任务与课标要求的匹配度（采用Delphi法确定权重）、过程性评价机制（包含3级9项指标）等关键问题。本研究在深入分析项目式学习理论框架的基础上，探索其在高中化学教学中的具体应用。在前期准备阶段，通过文献分析法对项目式学习理论进行了系统梳理，构建了理论模型，为后续的教学设计提供了理论支持。问卷调查法收集了高中化学教师对传统教学模式的态度和评价，揭示了教师们对创新教学方法的接受程度和需求。
'''

new_text = test_zhiwang_jagic(text)


print(new_text)